物联网生态系统由多个方面组成，数据存储管理是关键方面之一。从顶层的角度来看，我们可以将物联网(IoT)定义为物理设备网络，例如嵌入式传感器、无人驾驶汽车、可穿戴设备、智能手机/平板电脑或家用电器，它们可以在不受人为干扰的情况下生成和传输数据.今天，我们看到物联网和数字化的强劲势头，但这一概念在过去十年中一直存在，互联设备和应用程序在许多行业和消费品中发挥着重要作用。今天最明显的变化是连接设备容量的增加、快速通信网络、标准化通信协议和负担得起的IT，为物联网流程增加了涡轮增压。这些东西正在改变各种市场和应用程序的操作流程和产品生命周期。IoT设备提供的精确信息使制造商能够利用工业4.0在自动化生产/装配线中的优势，但速度不如您预期。数据收集过程物联网及其连接的设备和应用程序的一个不可避免的结果是不断变化的大量数据。物联网提供的数据必须实时处理以得出最有用的结论并快速做出决策以避免瓶颈，保持生产线运行，并跳过可能造成巨大损失的最小延迟。此功能对于依赖人工智能(AI)和机器学习(ML)的制造商来说非常重要。这两种技术都需要数据、带宽以及允许大规模并行处理的强大存储管理流程。IIoT网络中的数据泛滥是一个三层过程，如下所示：数据源：IoT从“n”个连接设备或嵌入式传感器收集数据。然后，根据对适当基础设施的访问、数据的敏感性、行业类型，收集的数据要么在本地进行处理，要么通过边缘网关传输到云端进行处理和处理或托管设施。数据存储：通过嵌入式或连接技术收集的数据将被适当存储以用于短期或长期应用。根据应用程序的不同，某些数据可能需要立即处理，而某些数据可能需要安全传输和存储以供应用程序将来使用。数据分析与应用：这是最后一层。分析数据以产生有用的信息，并为操作和控制流程提供一张王牌。对生产线和产品生命周期的详细了解可通过预测性维护和其他故障排除措施实现更顺畅的运营。这些功能有助于避免导致效率低下和利润受阻的停机和中断。处理数据存储存储系统只是物联网数据处理生态系统的一部分，但由于存储容量不足而成为重要元素，这会危及可操作性。任何物联网网络的存储容量都必须确保数据的完整性、安全性和可靠性。他们必须灵活地维护各种环境和应用程序，同时提供云边缘网关和其他边缘设备之间的统一互连。对于许多通信室陈旧、无法充分发挥物联网数据潜力的制造商来说，妥协的存储是他们的致命弱点。根据行业研究，存储容量不足导致60%和73%的机器生成数据未被分析。为了获得最佳结果，出于可操作性和安全性原因，必须在靠近源头的地方处理驱动4.0的物联网数据。依赖关键数据的组织将意识到传统的托管设施无法保证所需的超高速和低延迟。相反，在物联网数据存储管理方面，许多本地设施不适合物联网数据存储管理目的，因为它们无法容纳所需的专业IT。随着容量需求的增加，甚至IT团队也常常缺乏空间。高性能计算机具有庞大的体积、基于GPU的处理能力、相关的冷却技术和高能耗；所有这些都需要防火、防风雨、无缝连接到云端并支持动态功耗的专门设施。满足数据需求由于成本高昂，提供能够满足物联网数据需求的定制设施并不在许多制造商的清单上。需要一种方法来在本地提供集中式数据中心的功能，而无需构建提交HPC处理的自定义设施。由于财务限制、复杂的项目管理要求和过多的部署时间，目前这是不可能的。尽管如此，制造业物联网处理的复杂性即将得到解决，这一切都要归功于对边缘数据中心基础设施的颠覆性方法。由于缺乏在边缘交付HPC的经济高效且可能的方法，无论相关嵌入式传感器的精度或复杂性如何，物联网数据都将保持未开发状态。边缘数据中心基础设施必须适应不断变化的数据处理环境。成功物联网的适当存储我们都知道物联网是技术的未来，在未来几年内一切都将连接和自动化。从健康可穿戴设备到医院的设备位置跟踪，从智能家居到智能城镇，物联网已经提供了许多让我们的日常生活更加舒适的东西。尽管如此，物联网仍有很多值得探索的地方。这意味着存储系统需要改进，因为任何物联网衍生数据的价值都是短暂的，如果连接的存储管理基础设施无法跟上不断变化的数据，就会变得一文不值。如果不采取适当的措施，物联网投资可能会成为一项昂贵的责任。
